## VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH STOCHASTIC DEMANDS
DENGAN METODE HIBRID SIMULATED ANNEALING – ALGORITMA GENETIKA
1 Adi Slamet Kusumawardana, 2 Irhamah
1,2 Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh November,
Surabaya Alamat e-mail : H 1 adislametk@gmail.com

## ABSTRAK
Manajemen logistik memiliki peranan penting dalam suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang logistik dan ekspedisi. Tujuan manajemen logistik yaitu mengantarkan produk ke konsumen tepat waktu dengan cara yang efektif dan efisien. Salah satu cara untuk mengoptimalkan sistem distribusi adalah dengan pengoptimalan transportasi. Salah satu permasalahan dalam transportasi adalah Vehicle Routing Problem . Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands (VRPSD) merupakan perluasan dari VRP konvensional dengan kondisi permintaan konsumen di setiap lokasi diasumsikan mengikuti distribusi peluang yang telah diketahui. Dalam penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands menggunakan Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika. Simulated annealing adalah salah satu algoritma untuk optimasi, Simulated annealing berasal dari bidang metalurgi yaitu annealing. Algoritma ini digunakan untuk mencari pendekatan terhadap solusi optimum lokal. Algoritma genetika merupakan metode optimisasi yang menggunakan teori evolusi dan seleksi alam di dalam suatu populasi individu. Algoritma genetika menawarkan pemecahan persoalan dengan pendekatan terhadap solusi optimum global. Hibrid simulated annealing – algoritma genetika mencakup beberapa proses dasar, yaitu generate populasi, evaluasi, seleksi elitism, fitness , serta seleksi roulette wheel. Pada proses operasi algoritma genetika menggunakan crossover dan mutasi sedangkan operasi pada simulated annealing menggunakan mutasi dan proses annealing. Implementasi metode hibrid simulated annealing – algoritma genetika pada Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands diharapkan dapat menghasilkan rute pengantaran barang dengan jarak dan biaya transportasi minimum.
Kata Kunci : Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands, Pengantaran Barang, Simulated Annealing, Algoritma Genetika, Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika

## PENDAHULUAN
Manajemen logistik memiliki peranan penting dalam suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang logistik dan ekspedisi. Manajemen logistik sendiri memiliki tujuan yaitu mengantarkan produk ke konsumen tepat waktu dengan cara efektif dan efisien Suatu perusahaan di bidang logistik harus dapat
mengoptimalkan sistem distribusinya agar dapat bersaing dengan perusahaan sejenis lainnya. Salah satu caranya adalah dengan pengoptimalan transportasi. Salah satu permasalahan dalam transportasi adalah Vehicle Routing Problem (VRP) yaitu merancang m set rute kendaraan dengan biaya terkecil dimana tiap kendaraan berawal dan berakhir di depot, setiap konsumen hanya dilayani sekali oleh sebuah kendaraan,
serta mele Rout
Dem dari didas perm tidak perja distri Situa prakt dihad kepa mem Peny dihar dalam mene aktifi Salah meny deng meta heuri menu baik. meta
– al untuk anne untuk untuk solus dari bidan dima digun pemb
Algo optim evolu popu mem masa
Pa pend Vehi Dem
a total perm ebihi kapas ting Prob mands (VRP VRP sarkan pada mintaan kon k diketahui alanan, tetap ibusi pelua asi ini mu tek pada s dapkan den ada sekum miliki pe yelesaian rapkan da m pengam entukan uru fitas pengan h satu meto yelesaikan V gan pende aheuristik. istik k unjukkan pe . Atas dasa aheuristik h lgoritma  g k menyeles aling adala k optimasi. k mencari si optimum Simulated ng metalu ana itu ad nakan dala bentukan kr oritma gene misasi yan usi  dan s ulasi indiv mpresentasik alah. ada penelit
dekatan bar icle Routing
mands den
mintaan yang sitas kenda blem with SD) merupa konvension a kondisi d nsumen di pada saat pi diasumsi ang yang te uncul setiap ebuah peru ngan masal mpulan kon rmintaan masalah apat memb mbilan kep utan rute t ntaran baran ode yang dig VRPSD ant ekatan h Dibanding klasik, encarian so ar itu dipil ibrid simul genetika se saikan VRP ah salah s Algoritma i pendeka lokal. Nam annealing urgi yaitu dalah suatu am mempe ristal dalam etika merup ng mengg seleksi alam vidu – in kan solu tian ini ak ru untuk g Problem w
ngan me
g dibawa ti araan. Veh h Stocha akan perlua nal. VRP dimana jum setiap lok t perancan ikan mengik elah diketah p hari dal usahaan ket ah pengirim nsumen  y acak h VRP beri masu putusan un terpendek  d ng. gunakan un tara lain ada heuristik gkan den metaheuri lusi yang le lihkan met ated anneal ebagai met SD. Simula satu algorit ini diguna atan terha ma dan inspi g berasal d u Anneali u teknik y erlajari pro
m suatu mat pakan met gunakan te m untuk su ndividu  y si poten
kan diguna menyelesai with Stocha etode hib
dak hicle astic asan PSD mlah kasi ngan kuti hui. lam tika man yang [2]. PSD ukan ntuk dari ntuk alah dan ngan istik ebih tode ling tode ated tma akan adap rasi dari ing, yang oses teri. tode eori uatu yang nsial akan kan astic brid sim Me alg me kar glo ini riil dig PT 201 yan Sur me ber Dis dig jug pen dija (VR bar per kon yan yan pen yan yai ma ken pad pel per dan dim
Statistika,
mulated ann etode hibri goritma ge emberikan rena mencak obal maupu data yang a l dan data gunakan ad T. Sinar Mo 12 – April ng berisi c rya denga enggunakan rdistribusi  n stribusi no gunakan kar ga digunak nelitian se adikan seba Menurut [1 RP) merup rang yang riode wak nsumen de ng berlokas ng dijalan ngendara,  m ng sesuai. itu menentu asing-masin ndaraan ya da depotn langgan rmasalahan n biaya t minimalkan
Gamba
Vol. 1, No. 2
ealing – alg id simulate enetika di solusi ya kup pencar un lokal. D akan diguna simulasi. dalah data oto Surya p l 2013, da costumer  P an data data bangk normal dan rmal dan rena dua di kan pada ebelumnya, agai pemban
1], Vehicle R akan manaj memperhat ktu tertent engan sejum i pada satu nkan oleh menggunaka Solusi da ukan sejum g dilayan ang berasa nya, sehin terpenu operasiona ransportasi .
ar 1 VRP den
2, November
goritma gen ed annealin iharapkan ang lebih ian solusi s Dalam pene akan adalah Data riil penjualan periode Ok an data sim PT. Sinar demand kitan berupa uniform di uniform  d istribusi ter penelitia sehingga nding dan a Routing Pro ajemen distr tikan pelay tu, sekelom mlah kend atau lebih h sekelom an road net ari sebuah mlah rute, ni oleh al dan ber gga kebut uhi, s al terselesa secara  u ngan 3 rute r 2013
netika. ng – akan baik secara elitian h data yang milik ktober mulasi Moto yang a data iskrit. diskrit rsebut an – bisa cuan. oblem ribusi yanan, mpok daraan depot mpok twork VRP yang suatu rakhir tuhan semua aikan, umum
Menurut [14], Formulasi matematis secara umum untuk Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands adalah sebagai berikut:
Pelanggan dan Depot :
VRPSD didefinisikan sebagai graph lengkap G=(V,A,D), dimana V={v 0 ,v 1 ,...,v n } adalah satu set himpunan node pelanggan dengan node 0 menunjukkan depot. A = {(v i ,v j ):i,j {0,1,2,...,n}; v i , v j V, v i ≠ v j } adalah satu set himpunan node yang saling terhubung, dan D = {d ij : v i ,v j V, v i ≠ v j } adalah biaya perjalanan (jarak) antara node.
Permintaan (Demands) :
Permintaan/ demand pelanggan adalah variabel stokastik ξ i ,i = 1,...,n dengan mengikuti fungsi distribusi probabilitas yang diketahui. Diasumsikan bahwa ξ i tidak melebihi kapasitas kendaraan (Q) dan mengikuti distribusi probabilitas diskrit p ik = Prob ( ξ i =k), k = 0,1,2,..., K Q. Diasumsikan lebih lanjut bahwa permintaan pelanggan adalah independen. Permintaan aktual dari setiap pelanggan hanya diketahui saat kendaraan tiba di lokasi pelanggan.
Kendaraan dan kendala kapasitas : Satu kendaraan dengan kapasitas Q harus mengirimkan barang kepada pelanggan sesuai dengan permintaan/ demand . Kendaraan mengunjungi pelanggan di urutan rute apriori dan tergantung pada permintaan pelanggan aktual, apakah akan berlanjut ke pelanggan berikutnya atau pulang ke depot untuk isi ulang muatan. Isi ulang muatan terjadi jika permintaan total pelanggan melebihi kapasitas kendaraan.
Rute : Rute A harus mulai dari depot, mengunjungi sejumlah pelanggan dan kembali ke depot. Sebuah solusi layak untuk VRPSD adalah permutasi dari pelanggan V = {v 0 ,v 1 ,...,v n } mulai dan berakhir di depot, disebut rute apriori.
VRPSD bertujuan untuk menemukan rute apriori yang meminimalkan jarak perjalanan yang diharapkan oleh
kendaraan yang berbasis di depot dengan kapasitas Q. VRPSD dipengaruhi kebijakan isi ulang muatan. Hal itu dibutuhkan untuk menemukan rute kendaraan dan untuk memutuskan apakah perlu atau tidak kembali ke depot untuk isi ulang muatan sebelum mengunjungi pelanggan berikutnya untuk meminimalkan biaya total perkiraan perjalanan. Terkadang pilihan untuk tidak isi ulang muatan adalah pilihan yang terbaik jika kendaraan tidak kosong atau jika kapasitasnya lebih besar dari permintaan yang diharapkan dari pelanggan yang terjadwal berikutnya. Tindakan ini disebut “pencegahan isi ulang muatan”. Total biaya bergantung pada:
• Biaya perjalanan dari satu pelanggan ke pelanggan lain
• Biaya isi ulang muatan (biaya pergi dari pelanggan untuk kembali ke depot)
• Biaya perjalanan dari pelanggan ke depot untuk isi ulang muatan jika permintaan pelanggan melebihi kapasitas kendaraan Misalkan V = {v 0 ,v 1 ,...,v n } adalah rute apriori. Misalkan kendaraan memiliki beban sisa q (residual atau kapasitas kendaraan setelah j pelanggan dilayani) dan misalkan f i (q) adalah panjang rute yang diharapkan dari kendaraan setelah melayani j pelanggan, sehingga biaya yang diharapkan dari rute apriori adalah f 0 (Q). Jika H j merupakan himpunan semua beban yang mungkin bahwa sebuah kendaraan dapat memiliki layanan purna selesai di j pelanggan, maka, f i (q) untuk q H j memenuhi :
f q minimum f q f q (1)
dimana
f q d , ∑ f q k p , : k:k 2dj 1,0 fj 1q Q − kpj 1,k (2)
Dan
f q d , d , ∑ f Q K
kpj 1,k (3)
dengan batasan kondisi :
f q d , , q H (4) Dimana Q adalah kapasitas kendaraan, d ij adalah jarak dari lokasi i ke lokasi j , dan k adalah permintaan pelanggan.
Pada persamaan 2, f q , adalah biaya yang diharapkan sesuai dengan pilihan untuk melanjutkan langsung ke pelanggan berikutnya, sementara persamaan 3, f q , adalah biaya yang diharapkan dalam kasus ‘pencegahan isi ulang muatan’ yang dipilih. Persamaan ini digunakan secara rekursif untuk menentukan nilai obyektif dari rute kendaraan yang telah direncanakan dan urutan yang optimal keputusan setelah pelanggan dilayani [19].

## METODE PENELITIAN
Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari laporan penjualan PT. Sinar Moto Surya selaku distributor ban Michelin . Data penjualan yang digunakan adalah data bulanan periode Oktober 2012 – April 2013. Data demand masing – masing customer dihitung per dua minggu, sehingga jumlah pengamatan data demand tersebut dicari distribusinya.
Data demand yang digunakan adalah data demand riil dan data demand hasil simulasi. Data demand riil menggunakan data demand hasil laporan penjualan PT. Sinar Moto Surya, sedangkan data demand simulasi adalah data demand hasil bangkitan dari software minitab yang berdistribusi normal dan uniform diskrit. Data lokasi dikodekan dalam bentuk node – node. Data lokasi yang digunakan adalah 11 node/lokasi, dengan 1 depot dan 10 costumer.
Variabel yang digunakan pada VRPSD adalah biaya perjalanan (jarak) dari node i ke j (d ij ), kapasitas angkut maksimum kendaraan (Q), kapasitas kendaraan setelah melayani pelanggan (q), ), biaya yang diharapkan sesuai dengan pilihan untuk melanjutkan langsung ke pelanggan berikutnya ( f q ), dan biaya yang diharapkan dalam kasus ‘pencegahan isi ulang muatan’ yang dipilih ( f q ). Variabel yang digunakan pada Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika adalah laju crossover GA  (P c ), laju mutasi GA (P m ), laju probabilitas SA (P SA ) maksimum iterasi (max_iter), temperatur awal SA (T now ), temperature akhir SA (T min ), faktor penurun temperatur pada SA ( α ). langkah penelitian dijelaskan dalam Gambar 1
Untuk langkah penelitian Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika, dijelaskan dalam bagan pada Gambar 2.
Gambar 3 Bagan Langkah – Langkah Metode Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika

## HASIL PENELITIAN
Terdapat 3 jenis data demand yang digunakan pada Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands , yang pertama data demands riil dari laporan PT. Sinar Moto Surya dan 2 data demand simulasi yang berdistribusi normal dan uniform diskrit. Data demand riil pada awalnya tidak diketahui karakteristik dan distribusinya. Maka tahap pertama terlebih dahulu dicari karakteristik datanya dan distribusinya sebelum digunakan dalam proses Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika.  Masing – masing node memiliki 14 data demand yang merupakan data per dua minggu dari bulan Oktober 2012 hingga April 2013.
Tabel 1 Statistik Deskriptif Data Demand Riil Costumer N  Mean  St. Dev  Distribusi 1 14 0.286 0,7953 Uniform 2 14 9.571 9.6859 Uniform 3 14 4.714 14,375 Uniform 4 14 1.286 3.1719 Uniform 5 14 9.714 13.812 Uniform
6 14 106.1 58.558 Uniform
7 14 7.571 12.316 Uniform 8 14 1.714 4.463 Uniform 9 14 1.786 2.7563 Uniform 10 14 7  9.1026 Uniform
Hasil pengolahan didapat bahwa data demand riil memenuhi distribusi uniform. Sehingga pada proses pengerjaan Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands (VRPSD), variabel P yang digunakan adalah peluang distribusi uniform.  Setiap data merupakan inputan program yang dibuat dalam bahasa Borland C++ untuk  menyelesaikan VRPSD dengan metode Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika.

## Proses Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands
Pada proses VRPSD dinputkan demand masing-masing customer, variabel Q, dan variabel biaya perjalanan (jarak) antar node (d ij ). Pada proses ini dilakukan iterasi dengan prinsip kerja dynamic programming. Hasil dari proses VRPSD adalah variabel f 0 (Q) untuk masing-masing kromosom. Variabel f 0 (Q) adalah fungsi tujuan, yang mana itu adalah inputan untuk proses Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika. Untuk  kromosom dengan f 0 (Q) terkecil, diambil untuk digunakan pada populasi baru.

## Proses Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika
Mengacak nilai 0 atau 1. Jika 0 maka proses Algoritma Genetika (GA) dan jika 1 maka berjalan proses Simulated Annealing (SA). Pada tahap ini digunakan nilai laju crossover (P c ) yang direkomendasikan yaitu antara 0.8 dan 0.95. namun pada banyak persoalan,
crossover dengan P c = 0.6 memiliki hasil yang paling baik. Berlawanan dengan nilai laju crossover (P c ), laju mutasi (P m ) direkomendasikan bernilai kecil, yaitu antara 0.005 dan 0.01 [11]. Hasil dengan menggunakan data demand riil ditunjukkan pada Tabel 2.
Kemudian digunakan 2 data demand simulasi yang berdistribusi normal dan uniform diskrit. Hasil penyelesaian dengan menggunakan data demand hasil simulasi yang berdistribusi normal terdapat pada Tabel 3.
Tabel 2 Hasil data demand riil
Data No. Pc Pm
Psa Tnow Tmi n Α Hasil SA- GA 1 0.95  0.005 0.95 1000  100  0.1  421.2 2 0.95 0.05 0.95 1000  10  0.1 421.3 3 0.95 0.01 0.95 1000  1  0.1 408.1 4 0.8  0.005 0.8 1000  100 0.1 419.3 5 0.8  0.05 0.8 1000  10  0.1 408.1 6 0.8  0.01 0.8 1000  1  0.1 408.1 7 0.6 0.005 0.6 1000 100 0.1 408.1 8 0.6  0.05 0.6 1000  10  0.1 408.1 9 0.6  0.01 0.6 1000  1  0.1 408.1
Tabel 3 Hasil data demand simulasi distribusi Normal Data No. Pc Pm
Psa Tnow Tmi n α Hasil SA- GA 1 0.95  0.005 0.95 1000  100  0.1  407.6 2 0.95 0.05 0.95 1000  10  0.1 407.4 3 0.95 0.01 0.95 1000  1  0.1 399.3 4 0.8  0.005 0.8 1000  100 0.1 410.2 5 0.8  0.05 0.8 1000  10  0.1 401.7 6 0.8  0.01 0.8 1000  1  0.1 390.6 7 0.6  0.005 0.6 1000  100 0.1 397.4 8 0.6  0.05 0.6 1000  10  0.1 395.3 9 0.6  0.01 0.6 1000  1  0.1 390.6
Tabel 4 Hasil data demand simulasi distribusi uniform Data No. Pc Pm
Psa Tnow Tmi n α Hasil SA- GA 1 0.95  0.005 0.95 1000  100  0.1  437.3 2 0.95 0.05 0.95 1000  10  0.1 437.3 3 0.95 0.01 0.95 1000  1  0.1 421.2 4 0.8  0.005 0.8 1000  100 0.1 430.4 5 0.8  0.05 0.8 1000  10  0.1 420.1 6 0.8  0.01 0.8 1000  1  0.1 416.5 7 0.6 0.005 0.6 1000 100 0.1 416.5 8 0.6  0.05 0.6 1000  10  0.1 416.5
9 0.6  0.01 0.6 1000  1  0.1 416.5
Kemudian dilakukan pengerjaan dengan tahap yang sama untuk data demand hasil simulasi yang berdistribusi uniform. Hasil data demand simulasi distribusi uniform terdapat pada Tabel 4.
Setelah didapat hasil, data yang ada digunakan untuk input proses yang menggunakan metode algoritma genetika, hasil yang didapat akan dibandingkan dengan hasil metode Hibrid SA – GA. Dari Tabel 5 nampak bahwa hasil optimasi Hibrid Simulated Annealing (SA) – Algoritma Genetika (GA) lebih baik dibanding ketika menggunakan metode tunggal Algoritma Genetika.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil dengan menggunakan parameter nilai laju mutasi (P m ) = 0.01 dan untuk nilai laju crossover (P c ) dan P sa = 0.6 serta alpha = 0.1 di Tnow = 1000 dan Tmin = 1 pada Hibrid Simulated Annealing - Algoritma Genetika memiliki solusi yang paling baik. Penyelesaian Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands dengan menggunakan metode Hibrid Simulated annealing – Algoritma Genetika mempunyai solusi yang lebih baik daripada solusi yang dihasilkan dengan menggunakan metode Algoritma Genetika.

## Saran
Sebaiknya dilakukan penelitian pada data yang lebih banyak jumlahnya dan digunakan distribusi selain uniform dan
normal untuk menguji lebih dalam keunggulan metode Hibrid Simulated Annealing – Algoritma Genetika. Dan juga data riil yang digunakan mungkin bisa lebih detil pemilihan waktunya, bisa perhari selama beberapa tahun, agar lebih akurat dalam menentukan pola data riil itu berdistribusi apa.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih ini ditujukan kepada PT. Sinar Moto Surya Jakarta selaku instansi yang bergerak didistribusi ban Michelin untuk wilayah JABODETABEk yang telah memberikan kesempatan bagi penulis untuk magang selama periode bulan dan membantu penulis dalam memberikan data dan informasi yang dibutuhkan penulis dalam penyusunan jurnal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Asteria, C., 2008, Penentuan Rute Distribusi dengan Algoritma Tabu Search untuk VRP dengan Time Windows (Studi Kasus di PT. X) , Tesis, Program Studi Teknik Industri, Universitas Indonesia, Jakarta.
[2] Bertsimas, D.L., 1992, A Vehicle Routing Problem With Stochastic Demand, Operation Research , Vol 40, No. 3, hal 574-585.
[3] Chartrand, G. dan Oellermann, O.R., 1993, Applied and Algorithmic Graph Theory , McGraw-Hill, New York.
[4] Chepuri, K., dan Homem-De-Mello, T., 2005, Solving the Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands
Tabel 5 Perbandingan hasil metode Hibrid Simulated annealing – Algoritma Genetika dengan metode
Algoritma Genetika No.   Data Pc Pm Psa Tnow Tmin Α SA – GA GA 1 2 3 Data demand Riil Data demand Simulasi Normal Data demand Simulasi Uniform 0.6 0.6 0.6 0.01 0.01 0.01 0.6 0.6 0.6 1000 1000 1000 1 1 1 0.1 0.1 0.1 408.13 390.62 416.53 531.72 503.31 511.27

## using the Cross-Entropy method,
Annals of Operation Research ,134, 153-181
[5] Dereli, T. dan Sena Das, G., 2006, A Hybrid Simulated Annealing Algorithm for 2D Packing Problems , Sakarya University, Turkey.
[6] Fariza, A., 2004, APenentuan Model Hybrid Algoritma Genetika Simulated Annealing untuk Peramalan Data Time Series , Tesis, Jurusan Teknik Informatika, FTIf Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya.
[7] Gen, M. dan Cheng, R., 1997, Genetic Algorithms and Engineering Design, John Wiley&Sons, New York Obitko, M, 1998, Genetic Algorithms, Czech Technical University.
[8] Ismail, Z. dan Irhamah., 2008, Solving the Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands via Hybrid Genetic Algorithm – Tabu Search, Journal Mathematics and Statistics , 4(3) : 161-167.
[9] Kirkpatrick, S., Gelatt, C.D. dan Vecchi, M. P., 1983, Optimization by Simulated Annealing, Science , 220, 671-680.
[10] Michalewicz, Z., 1996, Genetic Algorithm + Data Structures = Evaluation Programs , Spinger- Verlag Berlin Heidelberg, New York.
[11] Obitko, M., 1998, Genetic Algorithms, Czech Technical University.
[12] Oysu, O., dan Bingul, Z., 2009, Application of heuristic and hybrid- GASA algorithm to tool-path optimization problem for minimizing airtime during machining, Engineering
Application of Artificial Intelligence , 22, 389-396
[13] Sandikci, B, 2000, Genetic Algorithms , Department of Industrial Engineering of Bilkent University,
Ankara.
[14] Shanmugam, G., Ganesan, P., dan Vanathi, Dr. P.T., 2011, Meta Heuristic Algorithms for Vehicle
Routing Problem with Stochastic Demands, Journal of Computer
Science , 7(4), 533-542.
[15] Soke, A., dan Bingul, Z., 2006, Hybrid genetic algorithm and simulated annealing for two- dimensional non-guillotine rectangular packing problems, Engineering Applications of Artificial Intelligence , 19, 557-567.
[16] Taha, Hamdy A, 1996. Operations Research, an Introduction, sixth edition, Upper Saddle River, New Jersey, Prentice Hall, Inc.
[17] Toth, P. dan Vigo, D., 2002, The Vehicle Routing Problem , Siam Publisher, Philadelphia
[18] Yang,W.H., K. Mathur, dan R.H. Ballou, 2000, Stochastic Vehicle Routing Problem with Restocking.
Transport. Sci ., 34: 99-112
[19] Yong, P., dan Hai-Ying, Z., 2008, Research on Vehicle Routing Problem with Stochastic Demand and PSO-DP Algorithm with Inver-over Operator, Syst. Eng. Theory Practice , 28: 76-81, DOI : 10.1016/j.ejor.2008.02.028
[20] Yoshikawa M, Hironori Yamauchi and Hidekazu Terai, 2008, Hybrid Architecture of Genetic Algorithm and Simulated Annealing, Department of information engineering, Meijo University, 16:3, EL_16_3_11 . [21] Zomaya, A.Y., 1996, Parallel and Distributed Computing Handbook , MacGraw-Hill, New York